随着工业4.0时代的到来,数字化转型成为各行业发展的重要趋势。机电设备作为工业生产的关键组成部分,其运行效率与维护成本直接影响企业的生产效益。5G和物联网技术因其高带宽、低延迟以及广泛连接的能力,为机电设备的远程诊断与维护提供了全新的解决方案。本文研究了5G+物联网技术在机电设备远程诊断与维护系统中的应用,分析了其技术原理,包括如何通过5G实现设备数据的快速传输以及通过物联网技术实现设备的广泛连接与数据收集。实际应用表明,该技术显著提高了设备运行效率,降低了维护成本。未来,随着5G+物联网与人工智能、大数据等技术的深度融合,其在机电设备远程诊断与维护领域的应用前景将更加广阔。[1][2][4]
在全球供应链不确定性加剧、我国以新质生产力推动制造业升级的背景下,本文聚焦新质生产力赋能制造企业供应链韧性提升,结合政策与研究缺口,采用fsQCA方法分析10家代表性企业,从技术应用、数据共享、合作伙伴数量等维度展开研究。研究发现比亚迪、海尔等有深厚技术积淀、内部数据打通能力强的企业,适配“高技术应用×高数据共享”双轮驱动模式;格力、中国一汽等技术聚焦特定场景、需外部资源整合的企业,更适合“中技术应用×多合作伙伴”的生态协同路径。研究证实技术应用是制造企业供应链实现高韧性的必要条件,制造企业供应链的高韧性可通过不同组态达成,企业应依技术能力选差异化路径,为提升抗风险能力与全球竞争力提供理论和实践指引。
机电设备在现代工业与生产生活中广泛应用,其稳定运行至关重要。过热问题是影响机电设备稳定性的关键因素,因此过热预警系统对于保障机电设备安全、高效运行具有重要意义。温度传感器作为过热预警系统的核心部件,基于不同原理,如热电偶的热电效应、热电阻的电阻温度特性等,实时采集机电设备关键部位的温度数据。通过在电机、齿轮箱等易过热部位合理布置传感器,并设定科学的数据采集频率与精准度,以及合理的预警阈值,实现精准的过热判断与预警。然而,温度传感器在实际应用中面临抗干扰能力、长期稳定性以及故障对预警系统影响等问题,可通过提高抗干扰设计、保证传感器稳定性以及采用冗余设计等策略加以解决。温度传感器的应用显著提升了机电设备过热预警的准确性,对提高机电设备运行可靠性、降低故障损失具有重要价值。
露天煤矿土方剥离作业是煤炭开采的前置关键工序,其作业环境复杂、涉及设备多、工序交叉密集,安全风险管控难度极高。本文以露天煤矿土方剥离作业为研究对象,通过梳理作业流程中存在的边坡坍塌、机械碰撞、人为操作失误等核心风险类型,结合行业统计数据剖析风险成因。研究引入智能监测、支护加固、机械管控、人员培训等多维度控制技术,构建 “监测 - 预警 - 处置 - 验证” 的闭环管控体系。通过数据分析表明,应用该体系后,露天煤矿土方剥离作业年均事故率从 1.2 起 / 百万吨降至 0.3 起 / 百万吨,设备故障率从 8% 降至 2.5%,综合安全风险降低率达 75%。研究成果为露天煤矿土方剥离作业安全管理提供技术支撑,对提升矿山整体安全水平具有实践意义。